ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਫਿਊਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਤਿੰਨ ਢਾਂਚੇ ਹਨ: ਵਿਤਰਿਤ, ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ।

1) ਵੰਡਿਆ: ਪਹਿਲਾਂ, ਸੁਤੰਤਰ ਸੰਵੇਦਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅੰਤਮ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਸੁਮੇਲ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫਿਊਜ਼ਨ ਸੈਂਟਰ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਤਰਿਤ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰ ਬੈਂਡਵਿਡਥ, ਤੇਜ਼ ਗਣਨਾ ਦੀ ਗਤੀ, ਚੰਗੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਦੀ ਘੱਟ ਮੰਗ ਹੈ, ਪਰ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਘੱਟ ਹੈ। ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਫਿਊਜ਼ਨ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਨਾਲ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਫਿਊਜ਼ਨ ਬਣਤਰ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਤਰਿਤ ਫਿਊਜ਼ਨ ਬਣਤਰ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

2) ਕੇਂਦਰੀਕਰਨ: ਕੇਂਦਰੀਕਰਣ ਹਰੇਕ ਸੈਂਸਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਿਊਜ਼ਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਕੇਂਦਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨੂੰ ਭੇਜਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਫਿਊਜ਼ਨ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਉੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਚਕੀਲਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਲਈ ਉੱਚ ਲੋੜਾਂ, ਘੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਇਸਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ;

3) ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ: ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਮਲਟੀ-ਸੈਂਸਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫਿਊਜ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਸੈਂਸਰ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਫਿਊਜ਼ਨ ਮੋਡ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਵੰਡੇ ਫਿਊਜ਼ਨ ਮੋਡ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਫਿਊਜ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਹੈ, ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਫਿਊਜ਼ਨ ਅਤੇ ਵੰਡ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸਥਿਰਤਾ ਹੈ। ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਫਿਊਜ਼ਨ ਮੋਡ ਦੀ ਬਣਤਰ ਪਹਿਲੇ ਦੋ ਫਿਊਜ਼ਨ ਮੋਡਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਜੋ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰ (KF)

ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰ ਦੁਆਰਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਠੋਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਮਲਟੀ-ਸੈਂਸਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫਿਊਜ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਕੀਮ ਵੀ ਹੈ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੇ ਕਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ। ਇਹ ਗਣਿਤਿਕ ਪੁਨਰ-ਆਵਰਤੀ ਗਣਨਾ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ ਫਿਊਜ਼ਡ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਅੰਕੜਾ ਅਨੁਕੂਲ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਟੋਰੇਜ ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਹ ਸੀਮਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਗਤੀ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। KF ਨੂੰ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਵਿਤਰਿਤ ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰ (DKF) ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਕਲਮਨ ਫਿਲਟਰ (EKF)। DKF ਡਾਟਾ ਫਿਊਜ਼ਨ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ EKF ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫਿਊਜ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਅਸਥਿਰਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।